.@NVIDIA acaba de realizar uma jogada incrível usando um pequeno modelo de 4B que superou sistemas muito maiores no ARC AGI 2, 29,72% / $0,20 por tarefa!
Ao se apoiar em dados sintéticos e treinamento em tempo de teste em vez de escalar à força bruta, a equipe NVARC provou que um design inteligente pode superar a contagem bruta de parâmetros. É um sinal empolgante de que o raciocínio eficiente e adaptativo pode ser a verdadeira fronteira no progresso da AGI - não apenas modelos cada vez maiores.
•29,72% de precisão no quadro de líderes oficial do ARC-AGI-2
• Usa um modelo de 4B parâmetros que supera modelos muito maiores e mais caros no mesmo benchmark.
• O custo de inferência é de apenas $0,20 por tarefa, possibilitado por dados sintéticos, treinamento em tempo de teste e ferramentas NVIDIA NeMo.
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